在经济高速发展的时代下,人们的收入稳步提升,管理个人财富的思想观念也在逐步增强,对资产的保值增值产生了强烈的需求,人们的理财方式也从原来的银行存款,开始转变为投资理财产品。然而,在投资创造机遇的同时,也存在诸多风险隐患。虽然银行的金融理财产品具有一定的安全性和稳定性,但是理财业务的发展仍然具有市场风险、信用风险、收益风险等不稳定因素。因此,本文旨在从众多理财产品中,研究影响个人理财产品风险性的关键内部特征,并通过这些特征去对理财产品的风险等级进行分类研究,提出投资建议与风控管理对策,这对银行理财产品的投资者、设计者和管理者都具有一定的意义。首先,本文借鉴并梳理了有关于理财业务发展的国内外相关文献,通过对我国银行理财产品的理论研究,深入剖析了当前我国银行理财产品的发展状况,从理论上分析了我国银行理财产品风险等级的内部影响因素,为后续研究提供了一定的借鉴意义。其次,本文选取了由我国国有行、股份行、城商行、农商行、外资银行以及理财子公司在内的理财产品发行机构发行的,募集日期从2003年到2020年时间区间内的部分理财产品进行了实证研究。本文充分利用了获取到的真实的理财产品数据,研究分析了数据特征的含义与特点,并用Excel和Python软件对数据作预处理和特征提取等操作。数据处理过程中主要使用到Python中的pandas包去完成缺失值的填充、异常值的检测、多重共线性检测、数据标准化以及数据分箱分区的操作,利用R语言构建了理财产品内部特征与风险等级之间的多分类模型,采用了机器学习算法（多分类logistic回归、决策树和随机森林）、基于平方损失的模型平均方法和基于最大似然的模型平均方法。在模型训练与预测之前,先按照目标变量的分类比例,将数据集均衡划分为训练集与测试集,再使用上述5个分类模型分别进行模型训练。最后将模型的准确率、精确率和召回率作为模型的评判标准,在整体与部分情况下,研究各个模型的优势,并确定各影响因素与风险等级之间的关系和影响程度。依据实证分析得到的研究结论,对投资者、监管中心和金融机构提出了一些对策与建议。本文研究结果表明,上述分类模型都能对银行理财产品的风险等级进行比较准确的识别与预测。整体来说,随机森林模型和模型平均方法在各方面预测效果都较为优秀,都能较为准确地识别各个风险等级的理财产品,多分类逻辑回归模型和决策树模型对较低风险等级的误判率更低,识别率更高。与基于机器学习的理财产品风险等级的估计办法相比,基于平方损失和最大似然的权重选择方法下的模型平均方法得到的最终模型是所有子模型的加权平均,能够在数据的质量、收集难易程度和稳健性等方面体现出卓越的优势,这为银行理财产品的内部风险性研究提供了在数据与方法上的一定的支持。另外,本文也分析了对投资理财产品风险等级具有影响作用的内部因素,对于预测我国银行理财产品风险等级比较重要的几个因素是理财产品的起始销售额、实际天数、发行机构、是否保本、收益类型、预期最低收益、预期最高收益和产品期限。其中,起始销售额和预期收益两个因子对于理财产品风险等级高低的影响是正向的。开放式净值型理财产品对风险等级的高低有正向影响,且对于较高风险等级的影响非常显著。本文的研究结果,在一定程度上丰富了现有的个人理财产品风险性的研究理论及其内部风险性影响因素的研究分析。首先,本文为投资者的投资行为提供了一定的参考建议,帮助投资者对理财产品的风险性进行合理的判断,建议投资者不能一味追求高收益,高额度的投入与高额度预期收益可能会导致风险性的升高。其次,本文也为我国银行开展个人理财业务提供了相应的理论依据,从实证角度为银行个人理财产品的进一步完善提供了一定的参考价值,也为理财业务决策提供了合理化的建议,即不光要建立专业的理财团队,更要合理配置投资资产,抓好交易质量,做好市场监控,加强对经济形势的预判。最后,本文也对政府监管部门提出了相应的建议与期望,希望能解决银行理财产品由于风险评级标准不统一而造成的风险性差异化的问题,希望监管部门能够继续完善投资理财体制,完善相应的规范文件,完善金融机构的理财业务管理制度和理财产品设计标准。